【Python】Selenium自动化测试之动态识别验证码图片方法(附静态图片文字获取)
目录
一、前提 返回目录
经常会遇到登录系统时候需要输入动态验证码的情况，但是自动化如何识别图片然后登陆系统
需要用到pytesseract识别验证码图片以及PIL图像处理方法
import pytesseract
from PIL import Image, ImageEnhance
二、获取验证码 返回目录
1、思路
- 步骤①：定位图片的元素，并且截取当前浏览器的页面图片
- 步骤②：获取验证码坐标点，以及验证码图片、浏览器、截图的长和宽
- 步骤③：截取截图里的验证码图片，获得的验证码图片并保存
- 步骤④：获得验证码code
2、实践方法
以下步骤都在getCodeImg方法里面：
def getCodeImg(self):
"""获取验证码"""
1）步骤①
imgPath：浏览器截图图片路径
savePath：保存验证码图片路径
加了一个点击验证码图片方法，目的是为了后面重新获取验证码用的。
# 步骤①：
basePath = Fun().upPath() + "/utils/img/"
imgPath = basePath + "code.png"
savePath = basePath + "saveCode.png"
# 定位图片元素
imgElement = self.webDriverWait(Loc.codeImg_loc)
# 点击验证码图片
imgElement.click()
# 截取当前页面的图并放到目录里
self.driver.save_screenshot(imgPath)
2）步骤②
获取验证码坐标是为了下面计算验证码占据整个浏览器的百分比。
# 步骤②：
# 获取验证码x,y轴，x&y代表左上角的坐标点
imgLocation = imgElement.location
print(f"图片坐标点：{imgLocation}")
# 获取验证码长、宽
imgSize = imgElement.size
print(f"图片长、宽：{imgSize}")
# 获取浏览器的长、宽
windowSize = self.driver.get_window_size()
print(f"浏览器长、宽：{windowSize}")
# 打开截图
openImg = Image.open(imgPath)
# 获取保存截图的长、宽(宽：2700, 高：1950)
screenImgSize = openImg.size
print(f"保存截图的长、宽：{screenImgSize}")
3）步骤③
计算图片四个边距在真实浏览器的百分比，用这个百分比乘以浏览器截图的长和宽，得出截图里面的验证码大概位置，然后再自己进行调整截图里的边距大小。
最后再把验证码图片进行图片处理，灰色度和增强对比度等等，提高获取验证码图片的识别率。
# 步骤③：截取截图的验证码图片
# 图片左边距占据整个浏览器的百分比
left = imgLocation['x']/windowSize['width']
# 图片上边距占据整个浏览器的百分比
top = imgLocation['y']/windowSize['height']
# 图片右边距占据整个浏览器的百分比
right = (imgLocation['x'] + imgSize['width'])/windowSize['width']
# 图片下边距占据整个浏览器的百分比
bottom = (imgLocation['y'] + imgSize['height'])/windowSize['height'] # 需要截取的坐标
screenLocation = (
left * screenImgSize[0],
top * screenImgSize[1]+150,
right * screenImgSize[0],
bottom * screenImgSize[1]+150
)
# 打开截图并截取区域并保存
img = openImg.crop(screenLocation)
img = img.convert('L') # 转换模式：L | RGB # 提高识别率（见下面）
# enhancer = ImageEnhance.Color(img)
# enhancer = enhancer.enhance(0)
# enhancer = ImageEnhance.Brightness(enhancer)
# enhancer = enhancer.enhance(2)
# enhancer = ImageEnhance.Contrast(enhancer) # 增强对比度
# enhancer = enhancer.enhance(8)
# enhancer = ImageEnhance.Sharpness(enhancer)
# img = enhancer.enhance(20) img = ImageEnhance.Contrast(img) # 增强对比度
img = img.enhance(2.0)
img.save(savePath)
不过识别率还是比较低的，下面有种可以提高识别率的方法，但是见仁见智，实测有时很快有时很慢。
参考文章：
《【python图像处理】图像的增强（ImageEnhance类详解）》
4）步骤④
获取的验证码可能不是我们想要的，会出现中间有大小空格、换行情况，需要替换掉
def remove(self,string):
"""字符串去除空格或换行""" str = string.replace(" ", "") #大空格
str = str.replace("", "") #小空格
str = str.replace('\n', "") #换行符
return str def getCodeImg(self):
"""获取验证码""" # 步骤④：获得code验证码
code = pytesseract.image_to_string(img).strip()
print(f"提取的验证码为：【{self.remove(code)}】")
return self.remove(code)
三、获取4位验证码 返回目录
1、思路
- 因为实际效果我们要获取4位验证码
- 虽然上一步骤获取到了验证码，但是还是会出现不足4位或者超过4位的验证码
- 需要进行判断筛选，只要4位的验证码
2、实践方法
先判断是否满足4位，不满足的话while循环重新获取验证码，满足4位跳出循环，并return出来
def getCode(self):
"""获取4位数验证码""" # 循环前获取code字数
code = self.getCodeImg()
print(f"验证码位数：【{len(code)}】位")
while len(code) != 4:
# 重新获取验证码
code = self.getCodeImg()
# print(f"验证码位数：【{len(code)}】位")
# if len(code) != 4:
# print("验证码不是4位数！")
print(f"输出4位验证码为：{code}")
return code
四、判断验证码是否正确 返回目录
1、思路
- 虽然我们获取了4位验证码，但是因为识别率的问题，获取的验证码仍然不对，导致提示验证码错误
- 我们还得重新获取一遍验证码，直到获取成功能够登陆为止
2、实践方法
判断页面如果有错误提示，则重新获取4位验证码
def checkCode(self):
"""判断验证码是否正确""" try:
errorMsg = self.get_text(Loc.errorMsg_loc)
if errorMsg == "验证码错误":
self.inputCodeAction()
except:
print("验证码正确，进入首页！")
五、输入验证码登录 返回目录
1、思路
- 封装一个Action方法，把之前的各种方法封装在一起
- 实现输入验证码登录
- 此封装方法只是在获取验证码的类里，输入用户名和密码的方法在另一个类里
2、实践方法
def inputCodeAction(self):
"""输入验证码登录""" code = self.getCode() # 获取4位验证码
self.el_clear_sendKeys(Loc.code_loc, code) # 清空验证码输入框并输入验证码
self.el_click(Loc.loginButton_loc) # 点击登录按钮
self.checkCode() # 判断验证码是否正确
六、登录页面类 返回目录
登录页面类，封装输入用户名、密码、验证码、登录的操作方法
class LoginPage(BasePage):
"""登录页面""" def login_action(self,username,password):
"""登录操作"""
self.el_sendKeys(Loc.username_loc, username) # 输入用户名
self.el_sendKeys(Loc.password_loc, password) # 输入密码
GetCode(self.driver).inputCodeAction() # 输入验证码并登录
七、完整的获取验证码类代码 返回目录
import pytesseract
from PIL import Image, ImageEnhance
from page_object.page.basePage import BasePage
from page_object.utils.functions import Functions as Fun
from page_object.locator.loginPageLoc import LoginPageLoc as Loc class GetCode(BasePage): def remove(self,string):
"""字符串去除空格或换行""" str = string.replace(" ", "")
str = str.replace("", "")
str = str.replace('\n', "")
return str def getCodeImg(self):
"""获取验证码""" # 步骤①：
basePath = Fun().upPath() + "/utils/img/"
imgPath = basePath + "code.png"
savePath = basePath + "saveCode.png"
# 定位图片元素
imgElement = self.webDriverWait(Loc.codeImg_loc)
# 点击验证码图片
imgElement.click()
# print(f"点击【{next(iter(Fun()))}】次验证码图片")
# 截取当前页面的图并放到目录里
self.driver.save_screenshot(imgPath) # 步骤②：
# 获取验证码x,y轴，x&y代表左上角的坐标点
imgLocation = imgElement.location
print(f"图片坐标点：{imgLocation}")
# 获取验证码长、宽
imgSize = imgElement.size
print(f"图片长、宽：{imgSize}")
# 获取浏览器的长、宽
windowSize = self.driver.get_window_size()
print(f"浏览器长、宽：{windowSize}")
# 打开截图
openImg = Image.open(imgPath)
# 获取保存截图的长、宽(宽：2700, 高：1950)
screenImgSize = openImg.size
print(f"保存截图的长、宽：{screenImgSize}") # 步骤③：截取截图的验证码图片
# 图片左边距占据整个浏览器的百分比
left = imgLocation['x']/windowSize['width']
# 图片上边距占据整个浏览器的百分比
top = imgLocation['y']/windowSize['height']
# 图片右边距占据整个浏览器的百分比
right = (imgLocation['x'] + imgSize['width'])/windowSize['width']
# 图片下边距占据整个浏览器的百分比
bottom = (imgLocation['y'] + imgSize['height'])/windowSize['height'] # 需要截取的坐标
screenLocation = (
left * screenImgSize[0],
top * screenImgSize[1]+150,
right * screenImgSize[0],
bottom * screenImgSize[1]+150
)
# 打开截图并截取区域并保存
img = openImg.crop(screenLocation)
img = img.convert('L') # 转换模式：L | RGB # enhancer = ImageEnhance.Color(img)
# enhancer = enhancer.enhance(0)
# enhancer = ImageEnhance.Brightness(enhancer)
# enhancer = enhancer.enhance(2)
# enhancer = ImageEnhance.Contrast(enhancer) # 增强对比度
# enhancer = enhancer.enhance(8)
# enhancer = ImageEnhance.Sharpness(enhancer)
# img = enhancer.enhance(20) img = ImageEnhance.Contrast(img) # 增强对比度
img = img.enhance(2.0)
img.save(savePath) # 步骤④：获得code验证码
code = pytesseract.image_to_string(img).strip()
print(f"提取的验证码为：【{self.remove(code)}】")
return self.remove(code) def getCode(self):
"""获取4位数验证码""" # 循环前获取code字数
code = self.getCodeImg()
print(f"验证码位数：【{len(code)}】位")
while len(code) != 4:
# 重新获取验证码
code = self.getCodeImg()
print(f"验证码位数：【{len(code)}】位")
if len(code) != 4:
print("验证码不是4位数！")
print(f"输出4位验证码为：{code}")
return code def checkCode(self):
"""判断验证码是否正确""" try:
errorMsg = self.get_text(Loc.errorMsg_loc)
if errorMsg == "验证码错误":
self.inputCodeAction()
except:
print("验证码正确，进入首页！") def inputCodeAction(self):
"""输入验证码登录""" code = self.getCode()
self.el_clear_sendKeys(Loc.code_loc, code)
self.el_click(Loc.loginButton_loc)
self.checkCode()
八、附录：静态图片文字提取 返回目录
1、思路：
- 首先获取图片的src地址
- 然后进行GET接口请求，获取图片的二进制数据
- 再创建一个图片文件，把二进制数据写到图片里
- 最后读取图片，获取验证码code
2、实践方法
获取图片地址，有两种情况，一种是通过解析页面获取src，一种是通过页面元素获取src
1）获取src
①通过前端页面代码获取src
这种方式比较简单，直接通过前端页面代码获取src
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.102 Safari/537.36'
}
# 打开登录页面地址
url = 'https://so.gushiwen.cn/user/login.aspx?from=http://so.gushiwen.cn/user/collect.aspx'
# 获取前端页面代码
page_text = requests.get(url=url, headers=headers).text
# 解析字符串格式的HTML文档对象
tree = etree.HTML(page_text)
# 解析出页面中图片的地址
cod_img_src ='https://so.gushiwen.cn' + tree.xpath('//*[@id="imgCode"]/@src')[0]
注：etree.HTML()可以用来解析字符串格式的HTML文档对象，将传进去的字符串转变成_Element对象。作为_Element对象，可以方便的使用getparent()、remove()、xpath()等方法。
②页面元素获取src
当获取不到前端代码时候，可以用Selenium自动化获取元素属性值
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/85.0.4183.102 Safari/537.36'
}
# 打开浏览器
driver = webdriver.Chrome()
# 浏览器打开登录地址
driver.get("https://so.gushiwen.cn/user/login.aspx?from=http://so.gushiwen.cn/user/collect.aspx")
# CSS定位元素，获取src属性值
src = driver.find_element_by_css_selector("#imgCode").get_attribute("src")
2）获取图片二进制数据
cod_data = requests.get(url=src,headers=headers).content
打印结果：
b'GIF89a7\x00\x16\x00\xf7\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x003\x00\x00f\x00\x00\x99\x00\x00\xcc\x00\x00\xff\x00+\x00\x00+3\x00+f\x00+\x99\x00+\xcc\x00+\xff\x00U\x00\x00U3\x00Uf\x00U\x99\x00U\xcc\x00U\xff\x00\x80\x00\x00\x803\x00\x80f\x00\x80\x99\x00\x80\xcc\x00\x80\xff\x00\xaa\x00\x00\xaa3\x00\xaaf\x00\xaa\x99\x00\xaa\xcc\x00\xaa\xff\x00\xd5\x00\x00\xd53\x00\xd5f\x00\xd5\x99\x00\xd5\xcc\x00\xd5\xff\x00\xff\x00\x00\xff3\x00\xfff\x00\xff\x99\x00\xff\xcc\x00\xff\xff3\x00\x003\x0033\x00f3\x00\x993\x00\xcc3\x00\xff3+\x003+33+f3+\x993+\xcc3+\xff3U\x003U33Uf3U\x993U\xcc3U\xff3\x80\x003\x8033\x80f3\x80\x993\x80\xcc3\x80\xff3\xaa\x003\xaa33\xaaf3\xaa\x993\xaa\xcc3\xaa\xff3\xd5\x003\xd533\xd5f3\xd5\x993\xd5\xcc3\xd5\xff3\xff\x003\xff33\xfff3\xff\x993\xff\xcc3\xff\xfff\x00\x00f\x003f\x00ff\x00\x99f\x00\xccf\x00\xfff+\x00f+3f+ff+\x99f+\xccf+\xfffU\x00fU3fUffU\x99fU\xccfU\xfff\x80\x00f\x803f\x80ff\x80\x99f\x80\xccf\x80\xfff\xaa\x00f\xaa3f\xaaff\xaa\x99f\xaa\xccf\xaa\xfff\xd5\x00f\xd53f\xd5ff\xd5\x99f\xd5\xccf\xd5\xfff\xff\x00f\xff3f\xffff\xff\x99f\xff\xccf\xff\xff\x99\x00\x00\x99\x003\x99\x00f\x99\x00\x99\x99\x00\xcc\x99\x00\xff\x99+\x00\x99+3\x99+f\x99+\x99\x99+\xcc\x99+\xff\x99U\x00\x99U3\x99Uf\x99U\x99\x99U\xcc\x99U\xff\x99\x80\x00\x99\x803\x99\x80f\x99\x80\x99\x99\x80\xcc\x99\x80\xff\x99\xaa\x00\x99\xaa3\x99\xaaf\x99\xaa\x99\x99\xaa\xcc\x99\xaa\xff\x99\xd5\x00\x99\xd53\x99\xd5f\x99\xd5\x99\x99\xd5\xcc\x99\xd5\xff\x99\xff\x00\x99\xff3\x99\xfff\x99\xff\x99\x99\xff\xcc\x99\xff\xff\xcc\x00\x00\xcc\x003\xcc\x00f\xcc\x00\x99\xcc\x00\xcc\xcc\x00\xff\xcc+\x00\xcc+3\xcc+f\xcc+\x99\xcc+\xcc\xcc+\xff\xccU\x00\xccU3\xccUf\xccU\x99\xccU\xcc\xccU\xff\xcc\x80\x00\xcc\x803\xcc\x80f\xcc\x80\x99\xcc\x80\xcc\xcc\x80\xff\xcc\xaa\x00\xcc\xaa3\xcc\xaaf\xcc\xaa\x99\xcc\xaa\xcc\xcc\xaa\xff\xcc\xd5\x00\xcc\xd53\xcc\xd5f\xcc\xd5\x99\xcc\xd5\xcc\xcc\xd5\xff\xcc\xff\x00\xcc\xff3\xcc\xfff\xcc\xff\x99\xcc\xff\xcc\xcc\xff\xff\xff\x00\x00\xff\x003\xff\x00f\xff\x00\x99\xff\x00\xcc\xff\x00\xff\xff+\x00\xff+3\xff+f\xff+\x99\xff+\xcc\xff+\xff\xffU\x00\xffU3\xffUf\xffU\x99\xffU\xcc\xffU\xff\xff\x80\x00\xff\x803\xff\x80f\xff\x80\x99\xff\x80\xcc\xff\x80\xff\xff\xaa\x00\xff\xaa3\xff\xaaf\xff\xaa\x99\xff\xaa\xcc\xff\xaa\xff\xff\xd5\x00\xff\xd53\xff\xd5f\xff\xd5\x99\xff\xd5\xcc\xff\xd5\xff\xff\xff\x00\xff\xff3\xff\xfff\xff\xff\x99\xff\xff\xcc\xff\xff\xff\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00\x00!\xf9\x04\x01\x00\x00\xfc\x00,\x00\x00\x00\x007\x00\x16\x00\x00\x08\xff\x00\x95\x11\x13Hp\xa0\xc1\x82\x08\x0f*L\xc8p\xa1\xc3}\x10#J\xfc$1\x93\xb2}\x99$\xee\xa3\x08\xd1\xa2\xc6\x8f 5\x12\xe3\xf8\xf1\x13\xb1\x8f\x03\xf7)\xcb\x08\xf1dD\x96!cJ\x14\x08\xd2%H\x8b\'W\xb6\x84x\xd1\xa6L\x8c\x175z\xd4H2d\xce\xa3\x1c]\xc2\x04\xb92\xe8G\x9a\x115a)\xb0i\x1f1P\xbe\x06\xb8x`\xb0\xd1\x80\x16-\xe0\x10K6P\x930\x16V\xd0\x02\xe9\xa8\xefO\x951\x9a \xea\xf3S\xa5\xaa\xc4\x91\x11\x93\xed\x1bD\xe0\x0eDw\x04\\\xec\x88\x06\xb1\x17X\xb0,\xe0\xc4%\xc6\xa8\x85\x15\xc7hYh\x1ak\xa5\x8a\x15Md\x93\xfd\xa1BI\'O\x97\x93\x95\xb9 PU\x9f\x0b\x17\x10"\xea\xc3\xd2"\xd4\xbeF-t\xa8\x94\xe4X\x8d\\@V\xba|j[y\x0c\xe1\xb6U\x96\t\x15\xa8\x17b\x16\x17F\x88aA\x1d\x13\xb6m}\x81X\xc4\xb1J\xfc\x0f\x0bJ\xfa\x00U\xd9^:\x15\x15\xbb\x11\xa1F\xff\xc4Bz\xb4\x8b\xc9\xa0\xee\xea\xbb\xd2b\xc6>M\xfa\x1ek\x1a\x96\xfe\xaa-+cx3\xaar%\x1ap\xe1w\xa5\'\x91 \x05\x04\x16\x98\x05-\r\xa3\x8c&\xca\xb8s\xd8)\xfb\xf4\xf2X}\x11\xf1b\x85\x0e\xc9h\xa7\x89[\xf0yW\xd5HGiD\x9e\x0b\x05h2\x9ak;\xed\xa3\xe0$\xed\x11\x93I\x0b\xfdAD\x962\xc2\xe0\xc7[(\xedX\xa6L\x15\x7fLvWq\x11\x1dW\x00a\x8e\xb8\xa0\x03aA1\xb8\x0f=\xec\xcdwEb61\xc6\x02\x19\xc9T\xd6Y!U\x88\xb1YU8\xa9\xe4\xd3>\xe4\xd9\x05\x98\x0bj\xe8\xe5\xa0\x0b\xd1\x103\x0cX\xa7\xacgE\x99\x0cfRe\x15\x9ad\xe2\x16\x1c\xc3\xe4\xe3\x16\x87>e"\xa0\x8a\xca\x1c\x07\x04A\x88\xb4@\x80&\x93\xb1\xe7W;`M\xd6\x0b\x0b\xd2\x11g\xc5\xa4\x98Y)\xd0.\xdb}w\x97x\x10\x91\x07GT\xa7\xfd\xa0\xcc0\xb0\x1d\x16\xd6X\x8c=\x99\xd6\xa4\x97\x8d\xfa\x87\x15v\r\x89\xb3\'\x8ax\xa5$\x11_q\x0cc\xd5>\xbe\xb4\xe0\x02\x84\xfbPr\x98]\xe9)\xf3\xe8\xaa9\xa8\xa6\xdd$\xa0\x0c\x14\xc9\x96\x80~\x16\x93S\xd3\xa2\xeaSA\xa0\xd07P\xb3-\x05\xb5`Dx\xfd\xa4\x11B\n2\x88\x19\x83_\xf2\xa4+D\x02\x1a4S\xba\x1aaF\x0c\x83\xc3\x9c+\xd1\xba\xe2\xde\xab\xd2P\x11)h\x94I\xf9R\x9b\xef>\xdc^\x84\xaf\x97&5\x05"A\xda\x8e\xda\xac@&5K/\xc4c\xd1\xdb\xec\xc2\nV|\xd5U\xe5\x12\x13\x10\x00;'
3）数据写入到图片中，并识别验证码
# 读取二进制数据写入到图片中
with open('./code.jpg', 'wb') as fp:
fp.write(cod_data)
# 识别图片中的文字
text = pytesseract.image_to_string(Image.open(r'./code.jpg'))
3、总结
但是这种通过接口方式获取的验证码并不是你想要的，因为每请求一次接口，图片就会发生变化，所以只能适用于静态不变的图片比较合适。
参考文章：《Pytesseract的安装与使用》
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